10월 둘째 주, 슬렉슨 팀은 일본 도쿄 마쿠하리 멧세(幕張メッセ)에서 열린 NexTech Week 2025 Autumn(이하 NexTech)에 다녀왔습니다. 올해 박람회는 사람, 기업, 세계의 미래로”(人、企業、世界の未来へ)를 주제로, 화려한 기술 전시보다 AI가 실제 비즈니스 현장에서 어떤 문제를 해결하고 있는가, 그리고 그 과정에서 일본 기업들이 어떤 방식으로 ‘실용화’를 선택하고 있는가에 초점을 맞춘 구성이 인상적이었습니다.
이번 글에서는 슬렉슨 팀이 직접 관찰한 일본식 실용 AI의 흐름을 정리했습니다. AI를 연구의 영역에 머물게 하지 않고 현장의 도구로 정착시키려는 시도들, 그리고 그 기반이 되는 인프라의 변화가 곳곳에서 두드러졌습니다.
특히 두 가지 축 — 비즈니스 프로세스의 혁신과 AI 인프라의 혁신 — 을 중심으로, 각 기업이 제시한 현실적인 해법과 그 속에 담긴 전략적 의미를 살펴봅니다.
1. 비즈니스의 혁신 : “문서에서 지식으로”
AI가 빛나는 순간은 모델의 파라미터 수가 아니라, 사람의 일을 얼마나 줄여주는가로 드러납니다. 올해 NexTech에서는 ‘문서를 찾아 이해하는 일’을 AI가 얼마나 구체적으로 대신할 수 있는지를 보여주는 솔루션들이 눈에 띄었습니다.
① Neos – OfficeBot
: 문서와 질의를 운용하는 AI 에이전트
이번 박람회에서 가장 먼저 눈길을 끈 곳은 ‘비즈니스의 혁신’이라는 키워드에 정확히 부합하는 솔루션을 선보인 Neos였습니다. Neos는 단순히 질문에 답변하는 챗봇을 넘어, ‘AI 사원’이라는 컨셉의 AI 에이전트 ‘OfficeBot’을 선보였습니다. 이들은 2025년 12월 출시를 목표로 헬프데스크 업무의 대행을 제안하고 있었습니다.
OfficeBot의 핵심 역량은 ‘스스로 생각하고 계획하여 문제를 해결한다’는 것입니다.
기존의 RAG 기반 챗봇은 사용자가 “베이직 인증이 안돼요”라고 질문하면, 관련된 FAQ 매뉴얼을 찾아 제시하는 수준에 그치는 경우가 많았습니다. 해결 여부는 결국 사용자의 질문 능력에 크게 의존하게 됩니다.
하지만 OfficeBot의 AI 사원 ‘Mira’는 사용자의 질문이 모호할 경우, 먼저 의도를 파악하기 위해 구체적인 질문을 던집니다. 예를 들어 “베이직 인증의 개념이 궁금하신가요, 아니면 설정 절차가 필요하신가요?” 와 같이 질문의 배경을 파악하고 해결책을 설계합니다.
이후 AI 사원은 스스로 문제 해결에 필요한 작업 계획을 세우고, 사내 지식, 웹 등 다양한 정보를 탐색하여 해결책을 제안합니다. 만약 해결이 어렵다고 판단되면 사람에게 자연스럽게 업무를 이관(에스컬레이션)하는 능력까지 갖추고 있습니다.
이러한 과정은 조직의 경험을 학습하여 집단 지성을 형성하는 방식으로 이루어지며, 개인의 경험만 학습하는 모델과 큰 차이를 보입니다.
OfficeBot의 뛰어난 문제 해결 능력은 RAG 성능을 극대화하는 ‘지능형 문서 처리(Intelligent Document Processing)’ 기술에 기반합니다. 특히 일본 기업 특유의 복잡한 내부 문서 구조를 감안해, 문서 내 표·그래프 같은 시각 데이터를 함께 이해하도록 설계된 점이 인상적이었습니다.
Neos의 OfficeBot은 일본 기업 문화의 특징인 방대한 내부 자료 문제를 정면으로 겨냥하여, 단순 업무 자동화를 넘어 직원의 생산성을 직접적으로 향상시키는 에이전트였습니다.
② Fujifilm - IWpro
: 산재된 문서에서 AI가 활용 가능한 데이터로
Fujifilm은 기업 내에 존재하는 수많은 비정형 데이터(Unstructured Data)를 AI가 활용할 수 있는 형태로 구조화하는데 초첨을 맞추고 있습니다.
Fujifilm에 따르면, 기업 내 정보의 90%는 이메일, 견적서, 주문서, 납품서 등과 같은 ‘비정형 데이터’입니다. 이러한 문서들은 AI가 직접 분석하거나 활용하기 어려워, 대부분 사람이 직접 내용을 확인하고 시스템에 수기로 입력하는 과정을 거칩니다. 이 과정에서 많은 공수가 소요될 뿐만 아니라, 사람이 일을 처리하는 과정에서 에러가 발생하게 됩니다.
Fujifilm은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘FUJIFILM IWpro’를 선보였습니다. 이 솔루션의 핵심은 AI 기반 OCR 기술을 통해 각종 문서가 접수되는 순간(스캔, 팩스, 이메일 등), 그 안의 정보를 자동으로 추출하고 구조화된 데이터로 변환하는 것입니다.
예를 들어, 거래처에서 PDF 주문서를 받으면 솔루션이 자동으로 주문일, 거래처명, 상품명, 수량, 금액 등의 항목을 정확히 인식하여 추출합니다. 이를 기반으로 아래와 같은 일을 수행할 수 있습니다.
– 추출된 데이터를 기반으로 파일명 자동 변경 및 지정 폴더로 자동 분류/저장
– 회계 시스템에 필요한 데이터 자동 입력 및 대장/장표 생성
– 수작업 데이터 입력 과정 자체를 제거하여 업무 시간 단축 및 오류 감소
각종 비정형 데이터를 AI가 사용할 수 있도록 하는 Fujifilm의 기술은, 디지털 전환이라는 거창한 말보다 업무 현장의 시간 절약으로 훨씬 와닿았습니다.
🔗 https://www.fujifilm.com/fbkr/ko-kr/products/kr-software/fujifilm-iwpro
③ Acompany – AutoPrivacy
: 데이터를 드러내지 않고 쓰는 방법
Acompany의 AutoPrivacy는 ‘AI를 어떻게 안전하게 활용할 것인가’라는, 보안 문제에 대한 해답을 정면으로 제시했습니다.
많은 기업이 사내 데이터를 RAG 등을 통해 외부 고성능 LLM과 연동하여 비즈니스 기회를 창출하고 싶어 합니다. (이번 박람회에서도 RAG를 기반으로 사내의 데이터를 연동하는 니즈를 충족하기 위한 제품들이 많았습니다.)
하지만 이를 사용하게 되면 고객 정보나 내부 기밀 정보가 외부 AI 서비스로 유출될 수 있다는 심각한 보안 리스크를 안게 됩니다. 때문에 AI 활용을 주저하거나, 보안이 강화된 폐쇄망(On-premise) 환경을 구축하기 위해 많은 비용을 지출하게 됩니다.
Acompany는 이 문제를 ‘비밀 계산(Confidential Computing)’이라는 기술로 해결합니다. 이는 데이터를 암호화된 상태 그대로 연산하고 분석할 수 있는 기술로, 마치 ‘관리자용 마스터키가 없는 은행 금고’처럼 데이터 처리 과정 전체가 암호화되어 있어 외부 공격자는 물론, 클라우드 사업자나 Acompany 스스로도 원본 데이터에 절대 접근할 수 없게 합니다.
– 프롬프트 마스킹: 사용자가 기밀 정보가 포함된 프롬프트를 입력하면, AI CleanRoom이 이를 가로채 기밀 데이터를 식별 불가능한 다른 값으로 ‘마스킹’하고 암호화합니다.
– 외부 LLM 연동: 마스킹 처리된 안전한 프롬프트를 외부 LLM으로 전송하여 답변을 생성합니다. 외부 LLM은 원본 기밀 정보가 무엇인지 전혀 알 수 없습니다.
– 답변 복호화: 마스킹된 상태로 전달된 답변을 AI CleanRoom이 다시 원래의 내용으로 ‘복호화’하여 최종 사용자에게 보여줍니다.
Acompany의 AutoPrivacy는 정보 유출의 위험을 차단하면서도, 외부의 AI 모델의 성능을 활용할 수 있게 하는 솔루션입니다. 데이터의 ‘활용’과 ‘보호’라는 두 마리 토끼를 모두 잡은 Acompany의 기술은 AI 도입에 보수적인 기업에게도 “이제 시도해도 괜찮다”는 확신을 주는 접근이었습니다.
④ KK Generation
: 건설 산업의 디지털 트윈
건설 및 건축 업계는 수많은 도면을 해석하고, 물량을 산출하며, 견적을 내는 복잡하고 수작업에 의존하는 프로세스가 여전히 많이 남아있는 분야입니다. KK Generation은 바로 이 지점을 파고들어, 건축 도면과 AI의 연동이라는 테마로 업계의 오랜 과제에 대한 해결책을 제시했습니다.
KK Generation의 핵심 경쟁력은 수만 장에 달하는 일본의 실제 건축 도면을 학습한 독자적인 AI입니다. KK Generation은 이 AI를 기반으로 반복적이고 시간이 많이 소요되는 도면 관련 업무를 자동화하는 다양한 솔루션을 제공하는데, 크게 두 가지 형태로 구분됩니다.
– 2D 도면 자동 생성: 설계 조건을 입력하는 것만으로 AI가 자동으로 평면도를 생성하고 그에 따른 견적까지 산출합니다. 인테리어 시공사가 고객에게 여러 제안을 신속하게 제시하는 데 활용될 수 있습니다.
– BIM 자동 생성: 여러 장의 2D 도면을 업로드하면, AI가 각 정보를 통합하고 해석하여 3D BIM(빌딩 정보 모델링) 데이터를 자동으로 생성합니다. 기초 평면도 같은 2D 도면을 3D로 변환하고, 각 부품에 속성 정보를 부여하여 IFC 데이터(BIM 표준 포맷)로 출력하는 것도 가능합니다.
KK Generation의 솔루션은 복잡한 도면 정보를 AI가 시각화하고 데이터로 변환함으로써, 건설 업계의 디지털 전환을 가속화하고 있었습니다.
⑤ Offshore Company - AI Avatar
: 12시간 걸리던 영상을 15분 만에
지금까지는 정적인 자료를 기반으로 하는 AI였다면, 다음은 동적인 자료를 제어하는 AI 솔루션을 살펴보겠습니다.
영상 광고나 사내 교육용 영상을 제작하기 위해서는 기획, 모델 섭외, 촬영, 편집, 수정 등 복잡하고 비용이 많이 드는 과정을 거쳐야 합니다. 일본 최대 PR·광고 대행사인 벡터 그룹(Vector Group)의 자회사 ‘Offshore Company’는 이 모든 과정을 ‘AIタレント(AI 탤런트)’로 대체하여 영상 제작을 쉽게 하는 ‘AvaMo’을 선보였습니다.
https://vectorinc.co.jp/groupservice/avamo/
AvaMo는 120명 이상의 AI 탤런트 중 원하는 모델을 선택하고 텍스트만 입력하면 곧바로 영상이 완성되는 AI 영상 생성 툴로, 일본 시장에 대한 깊은 이해를 바탕으로 구축되어 현장에서 큰 주목을 받고 있었습니다.
– 자연스러운 일본어 음성: 일본어에 특화된 음성 합성 기술로 어색함 없는 자연스러운 억양을 구현합니다.
– 자체 AI 탤런트 제작: 그린 스크린 촬영만으로 기업 고유의 AI 탤런트를 손쉽게 생성하여 브랜드 정체성을 담은 영상을 만들 수 있습니다.
– 강력한 보안: 국제 정보 보호 표준인 ISMS 인증을 획득하여, 대기업에서도 안심하고 사용할 수 있는 보안 환경을 제공합니다.
AvaMo는 이미 다양한 분야에서 실질적인 성과를 내고 있었습니다. 한 대형 뷰티 기업은 AvaMo를 광고에 활용하여 구매 전환율을 150%나 높였고, 대형 종합전기 메이커는 사내 연수용 e러닝 콘텐츠를 제작하는데 활용하고 있었습니다.
생성형 AI 기술이 어떻게 동적 콘텐츠의 시대를 열고 있는지를 보여주는 인상적인 사례였습니다.
⑥ Apto – harBest
: AI의 병목을 푸는 데이터 플랫폼
AI 개발은 ‘데이터의 품질과 양’에 달려있다고 해도 과언이 아닙니다. 실제로 많은 AI 프로젝트에서 전체 개발 공수의 80%가 훈련 데이터를 수집하고 가공하는 데 소요될 정도로, 이는 AI 도입의 가장 큰 병목 현상으로 꼽힙니다.
APTO 사의 ‘harBest’는 바로 이 고질적인 문제를 해결하는 원스톱 AI 플랫폼으로, AI 개발 과정에서 발생하는 다양한 데이터 관련 문제를 해결하기 위해 세 가지 핵심 솔루션을 제공합니다.
– AI 데이터 SaaS: 데이터 수집 및 가공을 위한 SaaS 플랫폼입니다. 기업 내부 인력은 물론, 전 세계의 클라우드 워커를 활용하여 이미지, 영상, 음성, 텍스트 등 다양한 데이터를 효율적으로 수집하고 가공할 수 있습니다.
– AI 데이터셋: 의료, 인프라, 식품 등 특정 산업 분야에 즉시 활용할 수 있도록 미리 구축된 고품질 데이터셋을 판매합니다.
– AI 솔루션: RAG나 커스텀 LLM 개발처럼 복잡한 요구사항에 대응하기 위한 전문 컨설팅 및 개발 서비스를 제공합니다.
또한 harBest의 플랫폼은 컴퓨터 비전 분야에서 두각을 나타내고 있었습니다. 정밀한 데이터 어노테이션이 모델의 성능과 직결되기 때문입니다.
– 농업용 수확 로봇 (AGRIST): 피망과 잎사귀, 가지가 복잡하게 얽힌 이미지에서 피망만 정확히 인식해야 하는 고난도 작업에 harBest의 정밀 어노테이션을 활용했습니다. 그 결과, 객체 탐지 정확도를 91%까지 끌어올려 수확 로봇의 상용화에 크게 기여했습니다.
– 360도 카메라 (RICOH): 360도 카메라를 활용한 객체 탐지 프로젝트에서, 사내에서 처리하기 힘든 고정밀 어노테이션 작업을 harBest에 위탁했습니다. 단 1~2주 만에 편향이 적은 정확한 데이터를 납품받아 제품의 정확도를 크게 향상시킬 수 있었습니다.
– 도로 관리 시스템 (Fujimic): 도로의 균열이나 움푹 파인 곳을 탐지하는 AI 시스템 개발에 harBest의 이미지 데이터셋을 활용했습니다. 이 시스템은 ‘고속도로 DX 아이디어 콘테스트’에서 대상을 수상하는 성과를 거두었습니다.
APTO의 harBest는 전 세계 사용자가 스마트폰 앱을 통해 데이터 수집과 어노테이션에 참여하는 방식을 도입하여, 빠르고 효율적으로 고품질 데이터를 구축하는 생태계를 만들었습니다. AI 시대의 가장 근본적인 과제인 데이터 문제를 해결함으로써, 수많은 기업이 아이디어를 현실로 만들 수 있도록 돕는 핵심적인 역할을 하고 있었습니다.
2. 인프라의 혁신 : “클라우드의 스케일, 엣지의 속도”
상기와 같은 훌륭한 서비스를 구동하기 위해서는 강력한 클라우드 인프라도 중요하지만, 정보의 보안과 신뢰성을 근본적으로 보장할 수 있는 자체 기반이 함께 갖춰져야 합니다. 또한 AI 산업이 일상 생활에 스며들기 위해서는 리얼타임으로 지연 없이 작동하는 것이 필수적입니다.
이를 위해 최근에는 클라우드에 전적으로 의존하기보다, 현장에서 데이터를 즉시 처리할 수 있는 소형 AI 장치. 즉 ‘AI 박스’의 역할이 점점 커지고 있습니다.
① RUNSUN - Cloud AI (GPU Cloud)
: AI 스타트업의 든든한 백엔드
AI 모델을 개발하고 훈련시키기 위해서는 막대한 양의 컴퓨팅 파워, 특히 고성능 GPU가 필수적입니다. 하지만 많은 기업, 특히 스타트업에게 자체적으로 대규모 GPU 클러스터를 구축하고 유지하는 것은 엄청난 비용 부담으로 다가옵니다. RUNSUN은 바로 이 문제를 해결하기 위해, 강력한 GPU 컴퓨팅 파워를 클라우드 서비스 형태로 제공하는 전문 기업입니다.
RUNSUN은 NVIDIA의 공식 ‘선호 파트너(Preferred Partner)’로서, NVIDIA H100, H200, B300 등의 세계 최신 GPU를 발 빠르게 도입하여 고객에게 제공하고 있습니다. 또한 단순히 최신 하드웨어를 제공하는 것을 넘어, AI 훈련에 최적화된 환경을 구축한 점이 돋보였습니다.
– 베어메탈(Bare-metal) 서버: 가상화 계층 없이 물리 서버의 성능을 그대로 활용하는 베어메탈 형태로 서비스를 제공하여, GPU 성능을 최대치로 이끌어냅니다.
– 초고속 네트워크: GPU 간의 원활한 데이터 통신을 위해 400Gb/s 속도의 인피니밴드(InfiniBand) NDR 네트워크를 사용하여 데이터 전송 지연을 최소화했습니다.
– 비용 효율성: 기존 클라우드 서비스 대비 저렴한 비용과 낮은 지연 시간을 강점으로 내세우고 있습니다.
RUNSUN은 AI 시대를 위한 컴퓨팅 파워를 ‘소유’가 아닌 ‘구독’의 형태로 제공함으로써, 더 많은 기업이 비용 걱정 없이 혁신에 도전할 수 있는 중요한 기반을 마련해주고 있었습니다.
② YUAN High-tech Development
: 엣지에서 바로 작동하는 소형 AI 박스
클라우드가 AI 모델을 ‘개발’하고 ‘학습’시키는 두뇌라면, 현장에서 실시간으로 데이터를 ‘처리’하고 ‘판단’하는 신경망의 역할 또한 필수적입니다. YUAN High-tech Development는 바로 이 ‘엣지 AI’ 영역에 최적화된 소형 AI 박스인 ‘Pandora AI Platform’을 선보였습니다.
Pandora는 NVIDIA Jetson NX Super를 탑재했음에도 불구하고 콤팩트한 설계를 갖추고 있습니다. 여기에 뛰어난 방열 설계와 유연한 확장성을 더해, 다양한 산업 현장의 다양한 환경 속에서도 안정적으로 AI 애플리케이션을 구동할 수 있도록 만들어졌습니다.
YUAN은 Pandora 플랫폼을 다양한 파트너사들이 각자의 전문 분야에 맞게 활용할 수 있도록 지원하며 그 가능성을 확장하고 있었습니다.
– 산업 현장: 파트너사와의 협력을 통해 산업용 OCR(광학 문자 인식) 검사 소프트웨어를 통합하여 생산 효율을 높이거나, 원격으로 장비를 모니터링하고 유지보수하는 솔루션을 구현하여 운영 비용을 절감합니다.
– 보안 감시: 고성능, 저지연의 특징을 살려 실내 및 주택용 보안 감시 시스템을 구축하거나, 지능형 영상 분석과 실시간 경고 기능을 통해 사무실의 침입 탐지 솔루션을 제공합니다.
– 로보틱스: 연구 기관이나 기업의 로봇 프로젝트에 AI 가속 기능을 제공하여, 빠르고 쉽게 로봇을 제어하고 지능화할 수 있도록 돕습니다.
YUAN의 Pandora AI Platform은 AI를 데이터센터 안에서 꺼내어 우리 일상의 현장으로 가져오는 ‘인프라 혁신’의 또 다른 축을 보여주었습니다. 클라우드가 AI의 접근성을 높인다면, Pandora와 같은 엣지 AI 장치는 AI가 실시간으로 세상과 상호작용할 수 있게 만드는 핵심적인 역할을 하고 있었습니다.
3. 업무 혁신 : “사람 중심의 효율화”
① ZIKU Technologies - Logmeets
: 회의록을 자동으로 정리하는 AI
Logmeets AI는 대면 회의나 온라인 회의(Zoom, Google Meet, Microsoft Teams)의 모든 음성을 텍스트로 자동 변환합니다. 특히 전용 모바일 단말기와 앱을 제공하여 녹음 품질을 높임으로써, AI 문자 변환 및 요약의 정확도를 극대화한 것이 특징입니다.
하지만 Logmeets의 진정한 강점은 ChatGPT와 같은 생성 AI를 결합하여 단순한 텍스트 변환을 넘어선다는 점입니다. 사용자는 AI에 대한 전문 지식이 없어도 ‘AI 액션 버튼’을 원클릭하는 것만으로 다음과 같은 작업을 즉시 수행할 수 있습니다.
– 회의 내용 전체를 핵심만 담아 요약
– 논의된 내용 중에서 해야 할 일을 자동으로 추출하여 To-Do 리스트 생성
– 전체 내용을 자연스럽게 다듬는 교정 및 번역
– 기업이 신뢰하는 강력한 보안
기업 정보를 다루는 만큼, Logmeets는 정보 보안과 프라이버시 보호에 최대한의 노력을 기울입니다. ISMS(ISO27001), P마크 등 다수의 보안 인증을 취득했으며, Azure OpenAI를 사용하여 고객의 정보가 AI 학습에 활용될 걱정이 없습니다. 또한 전용 녹음기는 데이터를 단말기에 남기지 않고 클라우드에 안전하게 관리하여 분실 시에도 정보 유출의 위험이 없습니다.
이러한 신뢰성을 바탕으로 Logmeets는 이미 500여 개의 기업과 500여 개의 지방자치단체에서 공식적으로 채택하여 사용하고 있다고 합니다. AI 기술이 어떻게 비즈니스의 고질적인 비효율을 해결하고, 직원들이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕고 있는지 보여주는 사례였습니다.
아직 한국어 등 외국어 지원이 불완전했지만, 앞으로의 발전이 기대되는 제품 중 하나였습니다.
마치며
중국 상하이의 WAIC가 AI 모델 자체의 거대한 스케일과 무한 경쟁을 보여주었다면, 일본의 NexTech Week 2025는 AI 기술을 ‘어떻게 실질적인 비즈니스 문제 해결에 접목할 것인가’에 대한 깊은 고민과 구체적인 해답들을 엿볼 수 있는 자리였습니다.
산재된 내부 문서를 검색 가능한 자산으로 바꾸는 솔루션부터 보안 문제로 망설였던 외부 AI 도입의 길을 열어주는 기술, 그리고 영상 제작이나 회의록 작성처럼 일상적인 업무의 비효율을 획기적으로 개선하는 서비스까지, 모든 기술이 ‘현장의 문제 해결’이라는 명확한 목표를 향하고 있었습니다.
또한 강력한 클라우드 인프라의 문턱을 낮추고, 반대로 현장에서 즉각 반응하는 소형 AI 박스를 제공하는 흐름은 AI의 개발부터 현장 적용까지 모든 단계가 실용적으로 발전하고 있음을 보여주었습니다.
NexTech Week 2025는 AI가 더 이상 먼 미래의 기술이 아닌, 지금 우리의 업무 환경을 바꾸고 있는 현실적인 도구임을 다시 한번 확인시켜 주었습니다. 앞으로 이 기술들이 일본 산업을 넘어 전세계 산업 전반에 어떤 변화를 가져올지 그 귀추가 주목됩니다.
